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融合多图卷积的表格学习模型
1
作者
王秋雨
赵韦鑫
+2 位作者
颜怀柏
杨炬龙
彭舰
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2570-2577,共8页
针对现有的表格学习方法在平衡特征与实例关系、构建图表示过程复杂且关注角度单一等问题,本文提出一种基于图神经网络的表格学习模型。该模型分别从表格数据的行和列角度初始化特征嵌入图与实例交互图,融合了数据的局部和全局信息。模...
针对现有的表格学习方法在平衡特征与实例关系、构建图表示过程复杂且关注角度单一等问题,本文提出一种基于图神经网络的表格学习模型。该模型分别从表格数据的行和列角度初始化特征嵌入图与实例交互图,融合了数据的局部和全局信息。模型通过结合图卷积和图注意力的双核卷积模块增强节点嵌入表示,利用基于动态门控的层级池化模块降低图复杂度并保留重要节点差异信息,同时引入自适应融合模块平衡特征与实例关系并提升模型准确性。在5个公开数据集上的实验结果表明,模型性能提升了1~3个百分点;大量消融实验验证了各模块对提升模型学习能力的重要性。
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关键词
表格学习
特征嵌入
实例交互
图卷积网络
图注意力网络
层级池化
自适应融合
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职称材料
题名
融合多图卷积的表格学习模型
1
作者
王秋雨
赵韦鑫
颜怀柏
杨炬龙
彭舰
机构
四川大学计算机学院
成都四方伟业软件股份有限公司市场部
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2570-2577,共8页
基金
四川省重点研发计划基金项目(2023YFG0115,2023YFG0112)
国家自然科学基金项目(62072320)
+1 种基金
四川大学自贡市校地合作基金项目(2022CDZG-6)
四川省省级工业发展资金产业基础攻关任务项目《新一代大数据可视化决策分析平台》基金项目(2023JB06)。
文摘
针对现有的表格学习方法在平衡特征与实例关系、构建图表示过程复杂且关注角度单一等问题,本文提出一种基于图神经网络的表格学习模型。该模型分别从表格数据的行和列角度初始化特征嵌入图与实例交互图,融合了数据的局部和全局信息。模型通过结合图卷积和图注意力的双核卷积模块增强节点嵌入表示,利用基于动态门控的层级池化模块降低图复杂度并保留重要节点差异信息,同时引入自适应融合模块平衡特征与实例关系并提升模型准确性。在5个公开数据集上的实验结果表明,模型性能提升了1~3个百分点;大量消融实验验证了各模块对提升模型学习能力的重要性。
关键词
表格学习
特征嵌入
实例交互
图卷积网络
图注意力网络
层级池化
自适应融合
Keywords
tabular learning
feature embedding
instance interaction
graph convolutional network
graph attention network
hierarchical pooling
adaptive fusion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多图卷积的表格学习模型
王秋雨
赵韦鑫
颜怀柏
杨炬龙
彭舰
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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